Le projet traite des approches logique et statistique des bases de connaissances, composante caractéristique des systèmes d'intelligence artificielle.
A partir du principe d'une représentation des connaissances par la logique, le projet s'attache à la conception et à la mise en oeuvre de nouveaux schémas d'inférence, tant au travers de la logique classique (dans le cadre de l'apprentissage symbolique automatique et de la compréhension du langage naturel) qu'au travers de logiques non classiques (dans le cadre de la formalisation de divers types de raisonnements -- notamment la recherche de diagnostics).
Cette activité à caractère théorique sert de support à plusieurs applications du domaine de l'enseignement intelligemment assisté par ordinateur. Dans ce contexte, la modélisation de l'usager est naturellement un thème à la croisée des recherches menées dans le projet.
D'autre part, le projet a une activité de recherche en analyse des données dans une perspective de structuration de connaissances. Aussi, l'interaction et la complémentarité de l'apprentissage symbolique et de la classification déterminent un autre point de rencontre pour les études effectuées dans le projet. Cela est concrétisé dans une application portant sur les séquences génétiques.